实际能减少多少排放？
“万物入网”系统的减排效果差异显著——从温和的5%到惊人的40%不等，具体取决于应用场景及系统管理方式。2025年对实际项目的一项评估发现，智能双向管理（即电动汽车既从电网充电，也向电网放电）在配电层面可实现5%-8%的二氧化碳减排[1]。这一成效虽具意义，但幅度有限。相比之下，一项针对城市电网的模拟研究显示，采用自适应算法、V2G技术及可再生能源优先策略后，碳排放量较无序充电模式降低了40%[2]。差异的关键在于协调性：40%的减排数据源于完全优化的系统，实现了负荷平衡与可再生能源最大化利用；而5%-8%的成效则来自更常规的配电层级操作。因此，若问这些系统能否真正发挥作用，答案是肯定的——但关键在于智能控制，而非仅仅将汽车接入电网。
最大的区别在于：可再生能源、智能充电，还是两者结合？
最大的减排效果出现在“万物入网”系统与高比例可再生能源渗透及智能充电算法相结合时——而非仅靠其中某一项。一项覆盖2013-2023年趋势的2025年综述发现，风能和太阳能扩张更快的地区，碳强度下降更显著，电动汽车普及速度也更快；同时，将清洁电力与灵活性相协调，可提升可再生能源渗透率并控制并网成本[1]。仅靠智能充电一项，通常能将峰值负荷和弃电率降低约10-25%[1]。当车辆到电网（V2G）与可再生能源优先调度相结合时，效益会成倍增长：一个采用联邦学习（隐私保护协调机制）和多目标优化的去中心化框架，在实现40%碳减排的同时，还将可再生能源利用率提升了25%[2]。结论显而易见：没有可再生能源的V2G，就像没有电池的混合动力汽车——虽有助益，却无法释放全部潜力。
这项技术适用于公交车和电动自行车，还是仅限于汽车？
是的，万物到电网（everything-to-grid）系统同样适用于电动公交车乃至电动自行车等大型车辆，并能实现相当甚至更优的减排效益。2022年一项针对葡萄牙真实电动公交车队的研究表明，通过车网互动（V2G）与电池退化管理，到2030年运营成本可降低38%[5]。2025年一项关于微电网的研究，将电动自行车与电动汽车充电站整合至绿色证书市场后发现：相较于无储能方案，引入移动储能（支持V2G的电动汽车与电动自行车）可使排放减少10.9%，而随机管理（应对可再生能源发电的不确定性）则进一步削减19.8%的排放[3]。电动自行车因电池容量较小、充放电频率更高，为系统增添了灵活性。因此，这一原理具有可扩展性：任何带轮子的电池都能贡献力量，但经济效益会随车队规模扩大和电池成本下降而提升。
关于这些来源
该回答基于5篇经同行评审的研究构建而成——发表于2022年至2025年间，其中4篇为2024年及以后发表，2篇发表于Q1期刊，累计被引用90次——这些研究是从5篇通过质量筛选的文献中选出的最具相关性的成果，而该筛选过程则源于从超过5亿篇论文的数据库中检索到的49篇论文。
本文引用的文献
利用可再生能源与电动汽车的协同效应实现深度脱碳：技术前沿、市场障碍与政策解决方案。
一项针对2013-2023年趋势的2025年综述研究发现，智能双向V2G管理在配电层面实现了5-8%的二氧化碳减排，智能充电将峰值负荷与弃电率降低了约10-25%，但1兆瓦投标门槛、标准碎片化等市场壁垒限制了实际部署。
推进可持续城市出行：面向智能电动汽车-电网整合与可再生能源优化的去中心化框架
一项2025年基于联邦学习与车网互联技术的城市电网模拟显示，与无序充电相比，碳排放减少40%，电网可靠性提升20%，可再生能源利用率提高25%。
微电网中集成电动自行车充电站与绿色证书市场的不确定性感知能量管理。
一项2025年关于微电网的研究，将电动自行车与电动汽车的V2G技术整合至绿色证书市场，发现与无储能方案相比，增加移动储能可使排放量降低10.9%（确定性情景）和19.8%（随机性情景），但随机管理方式导致需求响应成本上升7.5%。
将可持续能源整合至数据中心电气系统
一项2024年针对都柏林某数据中心的案例研究显示，通过将太阳能光伏、风能及电池储能系统与电网整合，其碳排放量从每年5050万公斤降至172,129公斤（降幅达99.7%），平准化能源成本也从每千瓦时0.233欧元降至0.042欧元。
考虑V2G与电池衰减的电动公交车协同充电策略
一项2022年针对葡萄牙某实际电动公交车队的研究发现，若结合电池退化管理技术，到2030年车网互动（V2G）可将运营成本降低38%，但前提是电池更换成本需降至每千瓦时100欧元以下。